Vui lòng sử dụng mã định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://thuvienso.tnut.edu.vn/handle/123456789/361
Tiêu đề: Hệ tọa độ hình sao thưa, trực quan hóa dữ liệu số chiều lớn cỡ mẫu nhỏ
Các tiêu đề khác: SPARSE STAR COORDINATES: VISUALIZATION FOR HIGH DIMENSION LOW SAMPLE SIZE
Các tác giả: Trần Văn Long, Trường Đại học Giao thông vận tải, Hà Nội
Bùi Việt Hương, Trường Đại học Giao thông vận tải, Hà Nội
Từ khóa: Hệ tọa độ hình sao
Số chiều lớn cỡ mẫu nhỏ
Trực quan hóa dữ liệu
Hệ số Silhouette
Năm xuất bản: 24-thá-2023
Series/Report no.: T228, (07) 2023;P 127-134
Tóm tắt: Phân tích khai phá về các cấu trúc nhóm và xu hướng của dữ liệu nhiều chiều là chủ đề chính của nhiều lĩnh vực nghiên cứu có nhiều ứng dụng, đặc biệt trong phân tích dữ liệu gen. Dữ liệu gen có số chiều lớn và số quan sát nhỏ. Các phương pháp phân tích thống kê truyền thống thông thường không được áp dụng trực tiếp cho dữ liệu có số chiều cao, số mẫu nhỏ. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu cách tiếp cận phân tích dữ liệu bằng trực quan hoá đối với dữ liệu có số chiều cao và cỡ mẫu nhỏ. Chúng tôi đề xuất phương pháp chiếu thưa dựa vào phương pháp trực quan hoá bằng hệ toạ độ hình sao mà cấu trúc nhóm được bảo toàn nhờ vào việc tối ưu hoá sự phân bố hệ toạ độ hình sao. Phương pháp chiếu thưa nhận được từ việc xếp hạng chất lượng trực quan hoá theo thứ tự các thuộc tính quan trọng để lựa chọn các thuộc tính quan trọng trong phân tích cấu trúc nhóm của dữ liệu. Các kết quả thực nghiệm chứng tỏ sự hiệu quả của phương pháp đề xuất.
URI: https://thuvienso.tnut.edu.vn/handle/123456789/361
ISSN: 1859-2171, 2734-9098
Bộ sưu tập:Tạp chí Khoa học và Công nghệ 2023

Tệp trong tài liệu này:
Tệp Mô tả Kích thướcĐịnh dạng 
Hệ tọa độ hình sao thưa, trực quan hóa dữ liệu số chiều lớn cỡ mẫu nhỏ.pdf
  Giới hạn truy cập
489.39 kBAdobe PDFXem/Mở Yêu cầu một bản sao


Các tài liệu trong Thư viện được bảo vệ bởi bản quyền, với mọi quyền được bảo lưu, trừ khi có chỉ định khác.